Care Trajectories in the Ontario Forensic Mental Health System: Associations With Ethnoracial Status, Country-of-Birth, Citizenship, and Language Fluency
Notice bibliographique
Résumé
Racialized people are over-represented in the forensic mental health system, yet little is known about how ethnoracial status and associated proxies (country-of-birth, citizenship, and official language fluency) relate to care trajectories and length of time spent in the system. This study investigates the associations of ethnoracial status, country-of-birth, citizenship status, and official language fluency with the forensic mental health trajectories of 283 people found Not Criminally Responsible on account of Mental Disorder (NCRMD) in Ontario, Canada. A majority (54%) of patients were not White, 41% of the sample was born outside of Canada, 28% were not Canadian citizens, and 6% were not fluent in either of Canada's official languages (English and/or French). Being born outside of Canada, not being a Canadian citizen, and not being fluent in an official language were associated with longer times spent under the care of the forensic system. Being born outside of Canada and a lack of official language fluency continued to be significant correlates of time spent in the forensic system even after accounting for relevant factors including violence risk, primary diagnosis, and index offense severity. Results are discussed within the context of optimizing forensic mental health services that are effective, equitable, and just.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».